论文名称：Few-shot Learning for Multi-label Intent Detection论文作者：侯宇泰、赖勇魁、吴禹杉、车万翔、刘挺原创作者：侯宇泰论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.05256代码链接：https://github.com/AtmaHou/FewShotMultiLabe小样本学习（Few-shot Learning）近年来吸引
机器学习练习 3 - 多类分类在本练习中，您将实现一对一的逻辑回归和神经网络来识别手写的数字。在开始编程练习之前，我们强烈建议您观看视频讲座，并完成相关主题的复习问题。要开始这个练习，您需要下载启动代码并将其内容解压缩到您希望完成这个练习的目录中。自动手写数字识别在今天被广泛使用——从识别邮件信封上的邮政编码（邮政编码）到识别银行支票上所写的金额。本练习将展示您所学习到的方法如何用于此分类任务。在
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2023-09-19 10:55:06
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二分类、多分类与多标签问题及对应损失函数的选择之前只是了解了一些图像分类的知识，知道它大概的意思，因为笔者的研究最终也可以叫做分类，所以今天有时间来一起整理下图像分类以及对应的损失函数。开始学习~?1 . 概念（1）二分类:表示分类任务有两个类别，比如我们想识别图片中是不是狗，也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是狗，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 QQ：1033553122 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率(基准概率，非绝对概率，即允许存在一定偏差)，ip
原创
2021-06-01 10:36:05
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描述性分析：反映客观现象各种数量特征的一种分析方法，包括数据集中趋势分析，数据离散程度分析、数据的频数分布分析等。推断性分析：研究根据样本数据来推断总体数量特征的分析方法，本书介绍了相关分析、回归分析、时间序列分析等分析方法探索性分析：通过一些分析方法从大量数据中发现未知且有价值的信息，寻找变量间的相关性的过程。本书介绍了聚类分析、因子分析、对应分析等分析方法。目录一.描述性分析频率分析分类变量的
本文主要主要讨论了softmax的代价函数及其梯度的求解过程，最后给出了之于多分类任务的选型意见
LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有：one vs one策略
在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的用于句子级别分类的卷积神经网络模型的模型。本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新文本分类体系结构的标准基线。我假设您已经熟悉应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。如果没有，我建议首先阅读了解NLP的卷积神经网络，以获得必要的背景知识。数据和预处理我们将在这篇文章中使用的数据集是电影评论数据集：下载地址（
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2024-09-24 19:25:09
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多分类学习OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类 OVO和OVR之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。在现实任务中往往遇到的是多分类问题，有些二分类学习方法可以推广到多分类上使用，但是在更多情况下可以使用拆解法，把一个多分类任务分成多个二分类任务解决。多分类问题的解决思路就是使用拆解法。利用二分类学习器进行多分类问题学习。先对问题进行拆分，再为拆分出来的每一
根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。如果要处理连续型数据，可以考虑将利用“桶”把连续型数据转换成离散型，或者假设连续型数据服从某分布，计算其概率密度来代替贝叶斯估计。《机器学习实战》的朴素贝叶斯算法，是针对文本处理（垃圾邮件过滤）的算法，是二元分类（y=0或y=1），且特征的取值也是二元
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2024-07-08 10:17:21
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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Logistic回归的两种方法：梯度下降法和优化函数逻辑回归是一种非常流行的机器学习技术。当因变量是分类的时，我们使用逻辑回归。本文将重点介绍针对多类分类问题的逻辑回归的实现。我假设您已经知道如何使用Logistic回归实现二进制分类。如果您尚未使用Logistic回归进行二进制分类，那么建议您先阅读本文，然后再深入研究本文。因为多类分类是建立在二进制分类之上的。您将在本文中学习二进制分类的概念，
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2023-10-08 18:46:13
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说在前面 这篇博客主要介绍怎么解决多分类问题？下面我们解决多分类问题的时候会用到 Softmax Classifier，下面我们就来看看 Softmax 分类器怎么解决多分类问题的以及我们如何实现。 上一篇博客我们对糖尿病数据集进行了二分类，我们最后输出的是 的概率和 但实际上，我们还介绍了一些其他数据集，比如 MNIST（手写数字），这个数据集的分类一共有 10 类（分
# Python多分类实现流程
## 1. 理解多分类问题
在机器学习领域中，多分类指的是将输入的样本分到多个不同的类别中。在Python中，我们可以使用不同的算法和库来实现多分类任务。下面是实现多分类的大致流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者
participant 小白
开发者 ->> 小白: 解释多分类问题
原创
2023-10-09 04:21:23
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处理不平衡数据我们在进行机器学习和深度学习的时候，常常会遇到样本不均衡的问题，解决样本不均衡的问题常常有以下几种方法，达到平衡数据集：过采样少数类降采样多数类合成新的少数类调整类权重（误判成本）这篇文章就讲如何通过修改交叉熵loss调整类权重交叉熵误差交叉熵公式如下 这里，log表示以e为底数的自然对数。y_k是神经网络的输出，t_k是正确的标签。并且，t_k中只有正确的标签的索引为1，其他均为0
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2023-12-21 21:44:42
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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数关于 logit 回归和 SVM 不正确的是（A） A. Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生
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2024-08-02 07:59:31
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文章目录前言1. 类别权重如何计算2. tensorflow.keras.model.fit API 配置3. 实现方法3.1 数据集介绍3.2 代码实现3.3 完整代码相关API 官方文档 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0前言最近几个月一直在做时间序列分类相关的工作，在实际应用工作中，调整模型参数对模型的性能表现的影响比较大。通过设置分类权重平衡原来数据集中样
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2024-06-08 17:17:31
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一、dropout层的注意事项不要在卷积层加dropout，会导致特征提取失败、模型收敛失败。残差块一般使用batch normalization防止过拟合，droput和bn不要用在一起，会导致方差偏移。dropout一般加在全连接层fc(线性层)后面。在输入层后加dropout，相当于数据扩增。二、分类的注意事项分类的target从0开始，如果是三分类，target为0、1、2。三、分类训练网
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2023-09-26 22:29:09
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Unet的一些概念Unet 的初衷：是为了解决生物医学图像方面的问题，最初也是在细胞数据集上使用的，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，比如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。Unet 的优势：1，可以在小数据集上达到较好的效果。以往的网络模型依赖于大量的数据集进行训练，但是在医学图像的分割中，往往能够训练的数据相对较小而检测目标又会比较大，在unet网络中使用了数据增强；2，可以对
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2024-04-24 16:11:29
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